Soft Tissue Reconstructive Options for the Ulcerated or Gangrenous Diabetic Foot
Notice bibliographique
Résumé
The complex biomechanics of the foot and ankle allow for a highly efficient and coordinated functional unit capable of nearly 10,000 steps a day. However, changes in sensation, motor function, skeletal stability, blood supply, and immune status render the foot and ankle susceptible to breakdown. Inability to salvage the injured foot traditionally has led to major amputation, carrying with it dramatic morbid sequelae and a lifetime dependence on prosthetic devices. Worldwide, a limb is lost to diabetes nearly every 30 s. Consequently, the relative 5-year mortality rate after limb amputation is greater than 50%, a startling figure when compared to mortality rates of lung cancer (86%), colon cancer (39%), and breast cancer (23%).Because the foot and ankle is such a complex body part, salvage often demands a multidisciplinary team approach. This team ideally should consist of a vascular surgeon skilled in endovascular and distal bypass techniques, a foot and ankle surgeon skilled in internal and external (Ilizarov) bone stabilization techniques, a soft tissue surgeon familiar with modern wound healing as well as soft tissue reconstructive techniques, an infectious disease specialist to manage antibiotic therapy, and an endocrinologist to help manage the glucose levels. Surgical goals include transforming the chronic wound into an acute healing wound with healthy granulation tissue, neo-epithelialization, and wrinkled skin edges. This may include ensuring a good local blood supply, debriding the wound to a clean base, correcting any biomechanical abnormality, and nurturing the wound until it shows signs of healing. The subsequent reconstruction can then usually be accomplished by simple techniques, 90% of the time and complex flap reconstruction in 10% of cases. This chapter focuses on the critical aspects of limb salvage including evaluation, diagnosis, and treatment with a focus on flap-based reconstructions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».